导　　师： 罗万伯

学科专业： H1203

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 四川大学

摘　　要： 随着工nternet和计算机硬件技术的飞速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，已经从点(单台机器)、线(局域网)发展到面(网络)。而随着部队营房制度的不断完善和改革的继续深入，加强军队后勤的信息化建设，将后勤营房管理工作从海量的数据中解放出来，及时、准确地掌握基建营房的保障资源，保障需求，保障状态，并进行有效控制。开发适应部队特殊需要的干部营房管理网络系统的工作迫在眉睫。 在人工智能中发展出的机器学习为我们提供了前进的方向。将机器学习的算法加以改造，在数据库中寻找有意义的模式，挖掘大量数据背后潜在的知识，成为解决之道，并且促成了数据库中的知识发现与数据挖掘。可以说知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。 论文首先简述了数据挖掘的框架，分析了数据挖掘中使用的各种方法以及可以挖掘的各类知识的特征和描述。分析了聚类和分类算法的关键技术，总结了在统计、机器学习和模式识别等领域的聚类／分类算法。 然后在干部住房保障网络管理系统的开发中结合数据挖掘技术，进行了应用研究。

关 键 词： 数据挖掘 知识发现 人工智能 聚类算法 分类算法

分 类 号： [TP311.13]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]